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【前沿】人工智能對測繪科技若干領域發展的影響研究

來源:《武漢大學學報·信息科學版》2019年1期

作者:熊偉, 副研究員, 主要從事測繪地理信息發展戰略、規劃、政策、科技創新評價、標準化、自動駕駛等研究。

 

摘 要:測繪科技發展已進入一個相對關鍵的時期,需要從戰略層面來考慮如何推動其未來發展。基于對測繪科技發展歷史的系統回顧,深刻剖析了測繪科技發展的一般規律,即所處的科學范疇、應用需求、新技術發展是影響和決定測繪科技發展方向的三大關鍵因素。這一規律是研究確定未來測繪科技發展戰略思路的基本遵循。基于此,在重點分析人工智能技術發展趨勢及其對測繪科技發展已有影響的基礎上,闡述了人工智能與大地測量、地理信息數據獲取、地理信息數據處理與應用等技術融合發展下的未來智能化測繪科技發展趨勢,提出了傳統的野外測量將逐漸被無人駕駛飛機、汽車、輪船以及衛星等智能化的機器所替代的設想,以及實現這一設想需要解決的系列難題。

 

關鍵詞:人工智能 測繪 地理信息數據 科技 影響

 

測繪是人類認識地球、了解地形、地貌、地物、開發利用地理信息資源的一門學問、一種技術、一個產業。測繪科技是實現測繪目標所不可或缺的工具與方法。不同的歷史時期,測繪科技往往表現出不同的發展水平,同時也一定程度反映了人類社會科技的發展水平。綜觀全世界,測繪科技經歷了從傳統模擬階段到數字化階段,再到信息化階段的進步,實現了測繪生產和服務效率、質量的大幅提升,有力支撐了經濟建設、社會發展、國防建設、生態保護等領域的諸多工作。

 

如何通過測繪科技創新來適應人類對建立智慧城市的追求,更好地發揮測繪地理信息的基礎性、戰略性支撐作用,這是需要首先從戰略發展層面進行思考和研究的重要問題。基于此,應深入研究測繪科技發展歷史,準確把握測繪科技發展的一般規律,為明確未來測繪科技發展方向提供基本理論支撐,其中就包括測繪科技發展受高新技術發展深刻影響的一般規律。

 

近年來,在世界范圍,以云計算、物聯網、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術快速興起且不斷演進升級,并已在諸多領域實現規模化應用。在此形勢下,國內外測繪地理信息界專家學者普遍認為,未來測繪科技將朝著智能化的方向發展。因而,從戰略發展層面深入研究分析以人工智能為代表的高新技術對未來測繪科技的發展影響,顯得十分必要和重要。

 

1 測繪科技發展的一般規律

 

測繪科技發展并不是一個相對獨立的內部行為,其主超大型個要受外部的需求驅動和技術牽引。測繪科技發展規律主要體現在以下3個方面:所處的科學范疇本質上決定了科技發展的主要方向;不得不以應用需求為導向;離不開與同代高新技術的融合發展。

 

1.1 測繪科技發展更加突出技術科學與應用科學的發展

 

現代自然科學是由基礎科學、技術科學和應用科學三大部分組成的科學總體[1]。基礎科學以自然界某種特定的物質形態及其運動形式為研究對象,目的在于探索和揭示自然界物質運動形式的基本規律,是其他科學研究的基礎。技術科學以基礎科學的理論為指導,研究同類技術中共同性的理論問題,目的在于提示同類技術的一般規律。應用科學是綜合運用技術科學的理論成果,創造性地解決具體工程、生產中的技術問題,創造新技術、新工藝和新生產模型的科學。與三類自然科學的內涵相對照,測繪科技涵蓋了基礎科學、技術科學與應用科學的所有研究范疇。例如,測繪是以地球為研究對象,在不斷突破地球重力場理論、地球投影理論、攝影測量理論和方法、地圖制圖理論和方法、測量誤差理論方法等基礎科學理論研究的基礎上,利用測繪裝備測定地球表面自然形態的地理要素和地表人工設施的形狀、大小、空間位置及其屬性等,然后根據這些觀測數據,通過地圖制圖方法將地表的自然形態和人工設施等繪制成地圖,基于地圖數據并結合經濟社會發展需要開展各種地理空間分析與應用服務。隨著時代的進步,測繪科技發展將更加突出自身技術科學與應用科學領域的創新,需要依靠更先進的測繪方法與測繪裝備來完成測繪地球的目標,需要依靠新技術、新工藝和新生產模型創造性地解決測繪生產和服務中的技術問題;而實現這一目標,首先需要推動測量數據處理理論、地球形狀和重力場探測理論、衛星導航定位理論、遙感信息處理與解譯理論、地圖制圖理論等為代表的測繪基礎科學理論融合創新,為技術創新與應用創新提供理論支撐。比如,未來的自動駕駛,前提是要實現毫米級實時導航與定位,而在解決與之相關的一系列技術與應用難題之前,需要解決好毫米級地心大地坐標框架動態維持、更高精度的重力場模型與大地水準面模型構建等理論問題,不斷突破速度場、框架歷元的定義、非線性時間系列分析等理論方法研究難題。因而,測繪科學基礎理論的融合創新、測繪方法工藝裝備的創造和變革,是新時期測繪科技創新發展的主要方向。

 

1.2 測繪科技發展受應用需求驅動

 

測繪的工作對象是人類活動的空間,而人類各項活動都與國民經濟和社會發展密切相關,為此,自然形成了測繪主要為經濟社會發展提供地理空間信息服務的基本特征和內在要求[2]。隨著經濟社會的快速發展,其對地理空間信息服務的現實需求不斷產生變化,滿足這一現實需求,需要依靠測繪科技進步來不斷提高生產和服務效率。縱觀近年來中國測繪事業與科技創新發展之間的作用過程,測繪科技發展不得不以應用需求作為驅動力。例如,為滿足各行各業日益增長的高現勢性、高精度地理信息需求,加速推進高分辨率遙感影像實時獲取與海量多源地理信息數據快速自動處理技術研發;以滿足人民群眾日益增長的便利化出行需求為導向,突破了地圖非線性保密技術,并研制了高精度導航電子地圖;為滿足各行各業對地理信息快速便捷獲取的實際需求,研制了各種網絡化的地理信息應用平臺;以實現城市精細化、智能化管理作為需求導向,開發了三維甚至四維地理信息云服務系統和平臺;為滿足現代工程建設的實際需要,研發了各類高精度測量儀器,建立了基于現代測繪基準體系的高精度衛星導航定位服務。

 

1.3 測繪科技發展離不開技術融合

 

回顧測繪科技發展歷史,測繪的形成和發展在很大程度上依賴測繪方法和測繪儀器的創造和變革[3],而測繪方法和測繪儀器的變革往往離不開相關高新技術的引領和催化:計算機科學、數據庫技術、網絡技術等發展催生了地理信息系統技術,通信技術、衛星技術等發展催生了衛星導航定位技術,衛星技術、攝影技術、光電技術等發展催生了遙感技術,光電子等技術發展催生了高精尖的測量裝備。一切測繪科技創新活動最終都是圍繞如何更好地描繪地球、認識地球、輔助管理地球這一根本目的,因而,只要可以用來幫助實現這一目標的科學技術最終都會被用于測繪科技創新發展活動之中。21世紀以后,測繪技術與信息技術等新技術的融合趨勢越來越明顯:測繪與大數據、人工智能等技術相結合,大大提高了地理信息開發、處理的能力和水平,同時也催生了自動駕駛、增強現實等一些新的融合集成技術;測繪與云計算等技術相結合,大幅提高了地理信息數據的計算能力、管理能力和服務能力;測繪與移動互聯技術的結合,大幅提高了地理信息數據的傳輸效率,催生了移動互聯網地圖等新應用。

 

2 人工智能對測繪科技的影響

 

人工智能是計算機學科的一個分支,20世紀70年代以來被稱為世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智能),也被認為是21世紀三大尖端技術之一(基因工程、納米科學、人工智能),甚至被發達國家視為人類的最后科學尖端。人工智能主要研究如何運用計算機來模擬人類的某些意識、思維、行為過程(如學習、推理、規劃等),顯著提高計算、識別、判斷等方面的能力,有效避免人為因素產生的過失、誤差、低效率等。機器深度學習是實現人工智能的核心技術,無時無刻學習是機器深度學習的基本要求,而云計算、物聯網、大數據等技術是實現無時無刻機器深度學習的前提支撐技術。

 

根據Gartner公司于2017年7月發布的年度新興技術成熟度曲線,未來10年,人工智能將成為最具顛覆性的技術,通用人工智能、神經形態硬件、深度強化學習等技術仍處在上升階段[4]。近年來,人工智能發展迅猛,已在自動駕駛、智能家居、工業制造、網站異常信息監測、法律判別、經濟交易、醫療診斷[5]等領域得到廣泛應用,尤其是2016年人工智能機器人AlphaGo戰勝圍棋九段棋手李世石的案例[6]影響最為深遠。除此以外,多年來,測繪科技取得的進步與人工智能的發展進程也密不可分,以DP Grid、VirtuoZo、JX-4A等為代表的全數字攝影測量系統在影像自動定向與自動匹配、數字高程模型自動提取、正射影像自動生成與無縫鑲嵌等方面的智能化水平不斷提高[7-10],相關遙感數據處理系統的影像智能解譯水平不斷提高,測量機器人自動識別目標、自動照準、自動測角與測距、自動跟蹤目標、自動記錄等智能化水平不斷提高,人工參與度逐步降低,工作效率不斷提升[11-13]。面向未來,以機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等為主要研究領域、以深度學習等為核心技術的人工智能將對測繪科技發展帶來顛覆性的影響。

 

2.1 人工智能對大地測量與衛星導航定位技術的影響

 

1) 讓機器深度學習如何利用各種來源的衛星、航空、地面重力數據構建地球重力場模型,進而建立更高位階、更高精度的地球重力場模型。

 

2) 讓機器深度學習如何利用已有的各種來源的重力數據、水準數據等構建大地水準面模型,進而建立全國/全球范圍的厘米級甚至毫米級大地水準面模型。

 

3) 利用機器深度學習如何實時智能化處理海量衛星導航定位基準站數據,為各類用戶實時提供差分改正數據。

 

上述工作基礎將構成實現毫米級實時衛星導航定位服務的必要條件,不僅能夠為自動駕駛提供必要支撐[14],也將推動現代大地測量技術走向衛星導航定位與人工智能完美結合的新時代,徹底顛覆以全站儀、水準儀等傳統技術手段進行大地測量、工程測量的時代。

 

2.2 人工智能對地理信息數據獲取技術的影響

 

1) 利用人工智能的智能機器人技術,研制支持高精度室內定位的新型傳感器、定位芯片等裝備,能夠自主獲取水深、水下地形地貌等數據信息的水下智能測量機器人,適用于地下管線空間分布數據智能化獲取的探地雷達裝備,集高精度自主導航、定位、三維激光掃描、智能繪圖等功能于一體的智能化地面測量機器人,基于遠程控制、具備空中實時傳輸數據能力的智能無人機航飛系統以及機載微小型合成孔徑雷達(synthetic aperture radar, SAR)、陣列天線三維SAR、激光雷達(light detection and ranging,LiDAR)等新型無人航空測繪裝備,重力衛星、星載高空間分辨率傳感器、星載高光譜分辨率傳感器、星載高時相分辨率傳感器、雷達衛星、激光測高衛星等航天測繪裝備以及各種微小型遙感衛星和視頻衛星,實現航空航天遙感裝備、地上地下移動測量裝備、水上水下移動測量裝備、室內室外移動測量裝備的自動化、智能化測量,大幅提高地理信息數據獲取的效率和質量。

 

2) 讓機器深度學習如何準確、快速提取廣泛存在于互聯網、物聯網和泛在傳感網中的、與位置直接或間接相關的文本、電子地圖、圖表等結構化和非結構化的、用來表述空間特征的信息組成的網絡眾源地理信息數據,進而極大地豐富地理信息數據源。

 

2.3 人工智能對地理信息數據處理與應用技術的影響

 

1) 讓機器深度學習如何在無地面控制點的情況下處理得到高精度衛星遙感影像數據[15-17],解決全球范圍地理信息資源建設難題。

 

2) 利用人工智能不斷提升星地資源協同調度與優化能力,完成海量多源成像數據在軌實時智能處理,實現影像(視頻)實時校正與幾何定位、影像典型目標在軌智能檢測、視頻數據典型(運動)目標智能提取、影像(視頻)在軌數據智能壓縮[18],大幅提升地理信息數據處理的效率。

 

3) 將機器學習等人工智能技術充分融入地理信息變化發現與信息提取工作,為機器提供結構化與非結構化的、新媒體與傳統媒介支持下的、平面與立體的、時空變化的、具有豐富特征要素的等海量眾源地理信息數據學習樣本,讓其深度學習如何基于統一的數據提取方式、沖突處理、編輯解決等數據處理規則,對各式各樣的海量眾源地理信息數據進行智能處理,進而建立自己的知識系統,逐步形成強大的自我判斷與推理演繹能力,實現對各種地理信息變化的實時快速發現與提取。

 

4) 利用機器深度學習現有的各種制圖綜合成果,建立“深度模型”[19],提取特征,發現規律,形成強大的制圖綜合演繹能力,不斷提升制圖綜合的自動化、智能化水平,進而指導新的制圖綜合任務。

 

5) 充分利用人工智能和大數據技術,建立海量多源時空地理信息數據與經濟、社會、人文、國防、外交等數據之間相互關聯、動態更新的數學模型,深度挖掘基于地理信息和位置數據的決策知識,形成在交通、國土、房產、水利、農業、養老、家居、安防、旅游、商貿等領域的一批地理信息大數據應用。

 

3 結語

 

根據測繪科技發展的一般規律,以人工智能為代表的新一代信息技術的發展將對測繪科技發展產生革命性的影響,甚至空前的影響。以認識地球、繪制地球、輔助管理地球為導向的測繪科學技術發展,需要充分利用深度學習技術來不斷提升自身的智能化水平,進而提升服務經濟社會發展的能力。但是不可否認,這一科技融合發展道路十分艱難,廣大測繪地理信息科研工作者多年來一直致力于提升地理信息數據處理與應用的自動化、智能化水平,但是距離實現由機器完全替代人工的目標還十分遙遠,尚有諸多需要加快攻克的科技難題。比如,如何圍繞智能化地理信息數據獲取、處理、管理、服務與應用的需要,加快研制室內、水下、地下、陸上、航空、航天等新一代智能化測繪地理信息裝備。如何利用機器深度學習技術,提升海量衛星導航定位基準站數據的智能化處理能力,實現實時、毫米級衛星導航定位服務。如何實現遙感影像的全自動解譯以及網絡眾源地理信息數據的全自動、高精度提取與融合處理,改進地理信息變化發現與信息提取的智能化水平。如何利用人工智能和大數據技術建立時空地理信息與經濟、社會、人文等其他數據之間的關聯數學模型。


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